Numpy: nan के बराबर तत्वों की संख्या कैसे गिनें

आप NumPy सरणी में NaN के बराबर तत्वों की संख्या गिनने के लिए निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं:

 import numpy as np

n.p. count_nonzero (np. isnan (my_array))

यह विशेष उदाहरण my_array नामक NumPy सरणी में NaN के बराबर तत्वों की संख्या लौटाएगा।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: NumPy सरणी में NaN के बराबर तत्वों की संख्या गिनें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि NaN के बराबर NumPy सरणी में तत्वों की संख्या की गणना करने के लिए count_nonzero() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 import numpy as np

#create NumPy array
my_array = np. array ([5, 6, 7, 7, np. nan , 12, 14, 10, np. nan , 11, 14])

#count number of values in array equal to NaN
n.p. count_nonzero (np. isnan (my_array))

2

आउटपुट से, हम देख सकते हैं कि NumPy सरणी के 2 मान NaN के बराबर हैं।

हम यह सत्यापित करने के लिए NumPy सरणी को मैन्युअल रूप से देख सकते हैं कि सरणी में NaN के लिए वास्तव में दो तत्व हैं।

यदि आप इसके बजाय उन तत्वों की संख्या की गणना करना चाहते हैं जो NaN के बराबर नहीं हैं , तो आप count_nonzero() फ़ंक्शन का उपयोग निम्नानुसार कर सकते हैं:

 import numpy as np

#create NumPy array
my_array = np. array ([5, 6, 7, 7, np. nan , 12, 14, 10, np. nan , 11, 14])

#count number of values in array not equal to NaN
n.p. count_nonzero ( ~ np.isnan (my_array))

9

परिणाम से, हम देख सकते हैं कि NumPy सरणी में 9 मान NaN के बराबर नहीं हैं।

नोट : टिल्ड ऑपरेटर ( ~ ) का उपयोग किसी अभिव्यक्ति के विपरीत को दर्शाने के लिए किया जाता है। इस उदाहरण में, यह NaN के बराबर नहीं होने वाले तत्वों की संख्या की गणना करता है।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पायथन में अन्य सामान्य ऑपरेशन कैसे करें:

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